FaTune в дебрях Geox’а

Пост является переводом Spatial Clustering of Point Data с небольшими дополнениями.

Задача: Есть n точек, распределенных каким-то образом в пределах заданной территории. Каждая точка кроме пространственного положения обладает значением (например, содержанием химического элемента)
Требуется объединить точки в m групп.

Инструменты: GRASS, R.

Задача теоретическая. Точки генерируем случайным образом, и по ходу решения задачи, попытаемся определиться с числом групп в которые эти точки надо объединить.
Для наглядности сгенерируем растровую карту и возьмем с неё значения для точек:

r.surf.fractal out=surf.fract d=2.05
v.random out=pnts n=100
v.drape pnts type=point rast=surf.fract out=points

d.rast surf.fract
d.vect points icon=basic/box fcol=black col=black size=6

v.out.ascii in=points out=points.xy

На соседнем терминале запускаем R

x <- read.table(’points.xy’,’sep=’|')
names(x) <- c(’easting’, ‘northing’, ’surf’ ,’cat’)
# отсекаем столбец cat
y <- data.frame(x[,1:3])
row.names(y) <- x$cat

# загружаем библиотеки для кластерного анализа
library(cluster)
library(flexclust)

# попытаемся найти оптимальное число групп
s <- stepFlexclust(y, K=2:10, nrep=20)
plot(s)

# похоже, оптимальное число 5
y.pam <- pam(y, 5, stand=TRUE)

# подготовим данные для экспорта
y$cluster <- y.pam$clustering
y$orig_cat <- as.numeric(row.names(y))

# экспортируем данные в текстовый файл
write.table(y, file=’points.clust’, row.names=FALSE)

возвращаемся в GRASS и импортируем текстовый файл

v.in.ascii in=points.clust out=pclust fs=” ” columns=’x double, y double, srf double, orig_cat integer, cluster integer’ skip=1

for x in $(seq 1 5)
do v.extract –o in=pclust where=”cluster=$x” out=pclust_$x
v.hull –o in=pclust_$x out=pclust_hull_$x
d.vect pclust_hull_$x type=boundary fcol=none width=2 col=white
done
d.vect pclust icon=basic/box fcol=black col=black size=6

На сайте gis-lab опубликована статья “Начало работы с GMT“, в которой показаны основы работы с этим пакетом. Спасибо Максиму Дубинину за помощь и терпеливую корректировку сего опуса.

Наконец-то, после напряженных месяцев кропотливой работы, ребята с сайта gis-lab.info завершили перевод на русский язык учебного руководства по GRASS. Молодцы, большое дело сделали!

На днях на блоге PerryGeo обнаружил сей замечательный пост. Думаю, он актуален и для многих отечественных ГИС (и не только) пользователей. Поэтому, ниже предлагаю вольный перевод:

К сожалению, большинство пользователей ГИС довольно далеки от командной строки (CLI - command line interface). Порой, даже опытные пользователи, оказываясь один на один с командной строкой, испытывают шок. Насквозь оконные интерфейсы нынешних лидеров ГИС-рынка, облекающие любую операцию в ГУЕвую оболочку (GUI - graphical user interface), только способствуют этому (тех кто еще помнит как работать в командной строке ESRI Arc/Info уже называют “старая гвардия”). К тому же, у пользователей XP и Vista отсутствует доступ к командной строке DOS. У Linux-пользователей дела с этим обстоят по-лучше, но разница уже не так велика, по причине наступления таких дистрибутивов, как Ubuntu (с через чур ‘дружелюбным’ интерфейсом).
Так что же такого ужасного в командной строке? Почему считается, что командная строка сложнее графического интерфейса? Я пришел к выводу что в некоторых случаях все совсем наоборот - набрать что-то и получить назад ответ проще простого! К тому же, создается ощущение полного контроля за компьютером (что, на самом деле правда). Компьютер всегда выполняет только те приказания, которые вы ему даете, каким интерфейсом вы бы не пользовались (GUI или CLI). Вот только GUI не концентрируется на мелочах, поэтому, вам не обязательно точно знать что вы приказали компьютеру. Такая легкость дается ценой многих важных факторов. (далее&hellip

Не знаю как в других дистрибутивах, но у меня в Debian4.0 (дома) и в Ubuntu7.10 (на работе) команда sudo apt-get install gmt устанавливает GMT не полностью и не до конца. Данные высокого разрешения по береговым линиям и границам государств отсутствуют, и путь к GMT в системе не прописан. Поэтому, чтобы можно было нормально работать, после установки этой программы аптгетом нужно сделать следующее:

• Прописать в системе путь к GMT. Просто вставляем в конец файла ~/.bashrc строчки:

export GMTHOME=/usr/lib/gmt/
export PATH=/usr/lib/gmt/bin/:$PATH

• Установить данные о береговых линиях континентов высоко разрешения (взято с сache.ath.cx/Linux/map):

cd /tmp
ftp ftp.geologi.uio.no
username ftp
password guest
cd pub/gmt/3
get GMT3_high.tar.gz
get GMT3_full.tar.gz
quit
tar -xzvf GMT3_high.tar.gz
tar -xzvf GMT3_full.tar.gz
cd share
sudo mv share/*.cdf /usr/share/gmt

После этих действий GMT наконец будет установлена правильно.

Если вы желаете придать своей работе больший вес и решили для этой цели в тексте расставить в случайных местах такие слова как “корреляционный анализ”, “распределение Гаусса” и “критерий Фишера”, то язык для статистических расчетов R будет как раз к стати. К тому же, он умеет строить внушительные графики, при известных навыках работы с R, обескураживающие бывалых математиков. (далее&hellip

Как таковой, программы GMT нет. Это просто набор небольших консольных программ (модулей) каждая из которых на стандартный выход передает содержимое ps-файла ими сгенерированного. Например, программа psbasemap рисует рамку и координатную сетку, программа pscoast рисует линию побережья, grdimage - растровую карту, psxy - точки и линии. Всего таких программ около 60-ти, и для каждой картографической задачи можно подыскать соответствующую. (далее&hellip

В отчетах, научных публикациях и презентациях обычно кроме текста приводятся графические материалы, при этом графика строится в соответствии с определенным стилем, выработанным десятилетиями практики издания и публикации материалов. Чаще всего, к такого рода материалам относятся диаграммы и графики. Построенные вручную или неспециализированными средствами, они выглядят в изданном виде неважно, поэтому создание рисунков высокого качества становится предметом отдельной работы, на которую, как водится, времени не хватает. (далее&hellip

О формах обучения UNIX’у

Мы разделяем учеников (садхак) на четыре класса: (далее&hellip

Эдвин Говард Армстронг — один из незаслуженно забытых гениальных изобретателей Америки. Он объявился на американской новаторской сцене сразу после титанов — Томаса Эдисона и Александра Грэма Белла.

Но его вклад в развитие технологии был, пожалуй, наиболее важным в первые пятьдесят лет радио. Он получил образование получше, чем Майкл Фарадей, который открыл в 1831 году электрическую индукцию будучи помощником переплетчика книг. Однако Армстронг обладал такой же тонкой интуицией в том, что касалось принципов работы радио, и, по меньшей мере, трижды ему удавалось изобрести чрезвычайно важные технологии, существенно продвинувшие вперед наше понимание радио. (далее&hellip